直角阻抗劈的电磁散射特性研究

文中分析了直角阻尼抗劈的电磁散射特性，计算了其散射场的振幅和相位，得出了振幅和相位随表面阻抗的变化曲线。根据大量的计算结果，讨论了这些曲线的变化规律，所得结果对雷达目标识别及雷达隐身有一定的用途。     

基于标签路径特征融合的在线Web新闻内容抽取

精准地抽取新闻网页的内容,是提高Web新闻分析等应用系统工作质量的关键技术之一.由于缺少Web新闻出版的标准,存在大量不同的出版格式,并且Web本身是一种具有高度异构性的大数据载体,导致Web新闻内容抽取成为一个开放性问题.经大量实例分析发现,新闻网页内容与其上的标签路径存在潜在的关联性.因此,设计了标签路径特征系,以从不同视角区分网页内容和噪音.在特征相似性分析的基础上,提出了一种基于组合特征选择的特征融合策略,并设计了基于融合特征的Web新闻内容抽取方法CEPF.CEPF是一种快速的通用、无需训练的在线Web新闻内容抽取算法,可抽取多种来源、多种风格、多种语言的Web新闻网页.在CleanEval等测试数据集上的实验结果表明,CEPF方法优于CETR等抽取方法.     

基于特征选择的模糊聚类异常入侵行为检测

网络攻击连接具有行为的多变性和复杂性等特征,利用基于传统聚类的行为挖掘技术来构建异常入侵检测模型是不可行的。针对网络攻击行为的特点,提出了基于特征选择的模糊聚类异常入侵模型。首先通过层次聚类算法改善了FCM 聚类算法结果对初始聚类中心的敏感性,再利用遗传算法的全局搜索能力克服了其在迭代时易陷入局部最优的缺点,并将它们结合构成一种AGFCM 算法;然后采用信息增益算法对网络攻击连接数据集的特征属性进行排序,同时利用约登指数来删减数据集的特征属性以确定特征属性容量;最后利用低维特征属性集和改进的FCM 聚类算法构建了异常入侵检测模型。实验结果表明该模型对绝大多数的网络攻击类型具有很好的检测能力,为解决异常入侵检测模型的误警率和检测率等问题提供了一种可行的解决途径。     

基于文本块密度和标签路径覆盖率的网页正文抽取

针对大多数网页除了正文信息外,还包括导航、广告和免责声明等噪声信息的问题。为了提高网页正文抽取的准确性,提出了一种基于文本块密度和标签路径覆盖率的抽取方法（CETD-TPC）,结合网页文本块密度特征和标签路径特征的优点,设计了融合两种特征的新特征,利用新特征抽取网页中的最佳文本块,最后,抽取该文本块中的正文内容。该方法有效地解决了网页正文中噪声块信息过滤和短文本难以抽取的问题,且无需训练和人工处理。在CleanEval数据集和从知名网站上随机选取的新闻网页数据集上的实验结果表明,CETD-TPC方法在不同数据源上均具有很好的适用性,抽取性能优于CETR、CETD和CEPR等算法。     

改进的样本块修补算法去除肉品图像反光

由于肉品中存在水分,在可见光下采集图像就会产生反光区域,进而导致肌肉信息部分丢失。为了提高获取肉品图像相关信息的准确性,需尽量还原反光区域。在基于样本块的图像修补算法基础上,结合肉品图像特点,提出改进算法：用Prewitt算子代替Robert算子,使信息缺损区域的线性结构得到更好的保持;采用二次匹配法减少搜索最佳匹配块过程中的扫描数据量,比原算法节约约2/3的修复时间;在修复过程中加入α剪裁均值滤波消除接缝效应,使得修复结果更好地满足视觉心理学要求。实验结果表明,改进的修补算法在效率和修复效果上优于原算法,不仅可用于肉品图像反光区域的修复,对其他图像的修复也有效。     

基于偏微分方程的肉品图像去噪对比研究

肉品中含有水分,或者切割过程中产生的脂肪碎屑或结缔组织,其可见光图像容易产生噪声。基于偏微分方程模型的算法去噪同时能够保持图像的某些特征,常见的有Perona-Malik模型、全变差ROF模型、Y-K四阶模型。通过对Lena图像加入高斯噪声和椒盐噪声,对比了三种模型的信噪比、方法噪声及运算时间。在此基础上,以猪肉图像为去噪对象,比较三种算法的性能。结果表明:ROF模型在去除噪声的同时,保持细节的能力强于其他两种模型,YK四阶偏微分方程模型能够去除噪声,但是图像模糊。去噪效果最差的是P-M模型。     

透射式光热偏转技术实验装置的建立及应用

应用透射式的光热偏转光谱技术 ,建立了一套实验装置。应用这套实验装置 ,测量了 5 2 0 nm～ 5 5 5 nm(Ti O2 +Zr O2 ) /Si O2 多层高反膜的激光损伤情况。实验结果表明透射式的光热偏转技术是一种非常灵敏的热波探测技术 ,即使在小功率的泵浦能量条件下 ,它也能获得比较大的光热偏转信号     

热洗作业中保护油层技术

热洗是一项油井增产作业，本文通过分析热洗作业在油层保护中的作用主其对油层损害的类型及机理，提出热洗作业中保护油层的几点认识，以便充分发挥这项工艺在增产增效中的作用，进而最大限度地提高原油采收率。     

大时延卫星通信的随机接入分段前导检测

针对卫星通信场景下具有较大用户传输时延的特点,提出了一种随机接入分段前导检测算法.不同于现有随机接入前导检测算法中仅提取前导序列区间对应接收信号的做法,该算法根据发送信号中前导序列与保护间隔对应的时间区间,分两段提取接收信号,从而分别估计传输时延的小数倍与整数倍部分.此外,设计了峰值二次有效性评估机制,有效解决了整数倍时延估计过程中小数倍时延带来的伪峰问题.最后,推导了虚警概率与相关门限关系的闭式表达式以确定最小相关门限值.仿真结果表明,所提算法能够在大时延环境下对时延进行准确估计,并且极大节省了前导根序列和时间资源开销,适用于卫星通信随机接入场景.